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The increase in the occurrence and frequency of extreme droughts has increased the number of disasters associated with wildfires worldwide. In this paper, we aim to contextualize wildfires in the scope of socioenvironmental disasters, proposing a management and alert risk system structure for this type of event. It is suggested that this system should be structured based on five main axes, being: risk knowledge, monitoring, education and communication, capacity of prevention and capacity of response. Then, we present a diagnostic analysis about the Brazilian institutions, attributions, responsibilities and governmental actions on the wildfires risk management. It is identified the lack of a legal and political regulation over the responsibilities and strategies for mitigating risks and impacts of this type of event. Based on this analysis, we point out the challenges for the wildfire risk management in Brazil., O aumento na ocorrência e de frequência de secas extremas tem ocasionado o aumento no número de desastres associados a incêndios florestais em todo o planeta. Neste artigo, buscamos contextualizar os incêndios florestais no âmbito de desastres socioambientais propondo uma estruturação de um sistema de gestão e de alerta de risco para este tipo de evento. Sugere-se a estruturação deste sistema baseado em cinco eixos principais, sendo eles: conhecimento do risco, monitoramento, educação e comunicação, capacidade de prevenção e capacidade de resposta. Em seguida, realizamos uma análise diagnóstica sobre as instituições, atribuições, responsabilidades e ações do governo brasileiro, nos níveis federal e estadual, em relação à gestão de riscos de incêndios florestais. Identifica-se a falta de uma regulamentação política e legal sobre as responsabilidades e estratégias para mitigar os riscos e impactos destes eventos. A partir dessa análise sobre as ações atuais, apontam-se alguns desafios à gestão integrada de risco de incêndios florestais no Brasil.

In less than 15 years, the Amazon region experienced three major droughts. Links between droughts and fires have been demonstrated for the 1997/1998, 2005, and 2010 droughts. In 2010, emissions of 510 ± 120 Tg C were associated to fire alone in Amazonia. Existing approaches have, however, not yet disentangled the proportional contribution of multiple land cover sources to this total. We develop a novel integration of multisensor and multitemporal satellite‐derived data on land cover, active fires, and burned area and an empirical model of fire‐induced biomass loss to quantify the extent of burned areas and resulting biomass loss for multiple land covers in Mato Grosso (MT) state, southern Amazonia—the 2010 drought most impacted region. We show that 10.77% (96,855 km2) of MT burned. We estimated a gross carbon emission of 56.21 ± 22.5 Tg C from direct combustion of biomass, with an additional 29.4 ± 10 Tg C committed to be emitted in the following years due to dead wood decay. It is estimated that old‐growth forest fires in the whole Brazilian Legal Amazon (BLA) have contributed to 14.81 Tg of C (11.75 Tg C to 17.87 Tg C) emissions to the atmosphere during the 2010 fire season, with an affected area of 27,555 km2. Total C loss from the 2010 fires in MT state and old‐growth forest fires in the BLA represent, respectively, 77% (47% to 107%) and 86% (68.2% to 103%) of Brazil's National Plan on Climate Change annual target for Amazonia C emission reductions from deforestation., Key Points The 10.77% (96,855 km2) of MT burned during the 2010 dry seasonMato Grosso gross c emission in 2010 was 56.21 ± 22.5 Tg COld‐growth forest fire emission in 2010 in the Brazilian Amazon was 14.81 Tg C

Supplementary Tables S1-S3 and Figures S1-S12

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo. The aim of this research was to evaluate the MODIS sensor data to detect and monitor recent burned scars areas. We used MODIS sensor surface reflectance images, including: MOD09 product (October 5th) and MOD13A1 product (October and November). We also used one year temporal series of the vegetation indices (VI) EVI and NDVI (MOD13A1 product) to evaluate its capability to detect recent burned scars areas. An ETM+ sensor image (October 5th) was used as basis for the samples polygons design and to evaluate the MODIS data due to its higher spatial resolution. The methodology focused on the application of a linear spectral mixing model on the reflectance images to generate the shade fraction. Regression analyses were carried out for the comparison between the shade percentage derived from the ETM+ image and the MODIS images. The multitemporal change detection over the VI images were evaluated based on the Tukey test. The results showed that the shade fraction image derived from the MOD09 product presented a R² = 0,66 (p < 0,01) with the ETM+. For the MOD13A1 product images were not found a significant relationship. The VI over the same samples polygons presented seasonal variations during the year. Even though, was not observed a significant decrease in their values on the months that we detect the burned scars. We conclude that the MOD09 product was more efficient than the MOD13A1 product to detect burn scars. The multitemporal analysis of the VI suggested that it is not possible to detect this same pattern over the study area.

O presente trabalho tem como propósito realizar uma abordagem geral sobre um dos principais sensores, denominado MODIS (Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer), desenvolvido pela NASA, com o objetivo de determinar como aTerra está mudando e quais as conseqüências para a vida neste planeta, desenvolvendo um entendimento de seu funcionamento como um sistema único e interligado. Seusprodutos permitirão um monitoramento de longa duração da superfície, necessários para o entendimento de mudanças globais. Neste propósito, realiza-se uma descrição sobre este sensor e por fim, uma síntese dos principais produtos gerados por ele e suas aplicações. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT The present work has as purpose to accomplish a general descriptionon one of main sensor, denominated MODIS (Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer), developed by NASA, with the objective of determining how theEarth is changing and which the consequences for the life in this planet, developing an understanding of its functioning as an only and interlinked system. Its products willallow a long term monitoring of long duration of the surface, necessary for theunderstanding of global changes. In this purpose, it is presented a description of its systems and finally, a synthesis of the main products generated by this sensor and its applications.

Submitted by Jonathan Sousa de Almeida (jonathan.sousa@ufma.br) on 2022-08-23T18:53:19Z No. of bitstreams: 1 ANA TALITA GALVÃO FREIRE.pdf: 4863565 bytes, checksum: 45bdc9b39587da82aa7eae321bd224b1 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-23T18:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANA TALITA GALVÃO FREIRE.pdf: 4863565 bytes, checksum: 45bdc9b39587da82aa7eae321bd224b1 (MD5) Previous issue date: 2021-12-17 CAPES The Gurupi Biological Reserve is an integral protection conservation unit in the Amazon, sheltering endemic and endangered species altered to serve economic interests. Furthermore, continuous deforestation puts the occurrence of forest fires at constant risk. Thus, this master's thesis consisted of understanding the dynamics of fire in different ages of secondary forests, verifying fire's temporal and spatial dynamics and its relationship with climatic variables and with land use and land cover in the interior of Rebio and its area, as a subsidy for the conservation of biodiversity in the region. Thus, the Mann-Whitney test was performed to test the hypothesis of a difference in fire occurrences inside and around the Rebio and use the Google Earth Engine to process data from 2012 to 2018. The results showed that in 2016, 85% of fire ignitions were found to occur in forest cover, evidencing arson fire and not escaping from adjacent areas. On the other hand, an average of 81% of the ignitions took place inside Rebio, while 19% came from the surrounding area. It is understood that this study identifies priority areas for prevention activities since it explicitly identified the forest areas that were already affected by fire and, therefore, are more susceptible to new fires. A Reserva Biológica do Gurupi é uma unidade de conservação de proteção integral da Amazônia, sendo abrigo de espécies endêmicas e ameaçadas de extinção, vem sendo alterada para atender a interesses econômicos. E com contínuo desmatamento a coloca em constante risco à ocorrência de incêndios florestais. Assim, a presente dissertação consistiu em entender a dinâmica do fogo nas diferentes idades de florestas secundárias, verificando a dinâmica temporal e espacial do fogo e a sua relação com variáveis climáticas e com o uso e cobertura da terra no interior da Rebio e na sua área de entorno como subsídio à conservação da biodiversidade na região. Desta forma, foi realizado o Teste de Mann-Whintney para testar a hipótese de haver diferença nas ocorrências de fogo no interior e no entorno da Rebio, além de ter sido usado o Google Earth Engine para o processamento dos dados para os anos de 2012 a 2018. Os resultados mostraram que em 2016, descobriu-se que 85% das ignições de fogo ocorreram em cobertura de floresta; evidenciando fogo criminoso e não escape de áreas adjacentes. Por outro lado, em média 81% das ignições ocorreram no interior da Rebio, enquanto uma média de 19% veio da área de entorno. Entende-se que este estudo fornece a identificação de áreas prioritárias para atividades de prevenção, posto que foi identificado de forma explícita as áreas de florestas que já foram afetadas pelo fogo e, portanto, encontram-se mais suscetíveis a novos incêndios.

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Marina Hirota Magalhães Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: É de fundamental importância detectar de forma precisa mudanças na superfície terrestre levando, por exemplo, a melhores tomadas de decisão. De modo a detectar tais mudanças na superfície terrestre, imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas. Assim como a detecção de mudanças, a caracterização da vegetação dos ecossistemas é um tópico de grande importância para compreender como sistemas naturais complexos estruturam-se. Em um contexto mais específico, ecossistemas de florestas naturais e modificadas, tal como a Amazônia, podem ter suas características significativamente modificadas devido a impactos de mudanças ambientais como, por exemplo, enchentes e secas. Com o propósito de investigar tais mudanças, diversas ferramentas de sensoriamento remoto já foram propostas. No entanto, a usabilidade ainda é comprometida pela necessidade de trocar diversas vezes entre elas e pela incompatibilidade de sistemas considerando-se a variedade de perfis de pesquisadores envolvidos e os diferentes tipos de dados manipulados. Levando-se em conta os problemas de pesquisa elencados acima, nesta dissertação nossa proposta foi avançar em três linhas de pesquisa diferentes e interligadas: (i) conceber uma nova metodologia que utiliza algoritmos de detecção de structural breaks para obter medidas diretas de recuperação da vegetação em relação a eventos climáticos extremos, (ii) desenvolver uma caixa de ferramentas que acople um conjunto de módulos que permita uma análise e processo de aprendizado fim-a-fim de dados de sensoriamento remoto, e (iii) elaborar um framework de soft computing que combina representações de séries temporais através do uso de recurrence plots, medidas de dissimilaridade e programação genética, de modo a aprimorar resultados de classificação em problemas que envolvem dados de sensoriamento remoto. Em (i), apresentamos um framework baseado na correlação de mudanças temporais detectadas em séries temporais de vegetação e precipitação que nos levou a um melhor entendimento sobre a resiliência da bacia amazônica em relação a eventos extremos climáticos. Em (ii), introduzimos a caixa de ferramentas Tucumã, desenvolvida como um aplicativo com diversos módulos que permitem a aquisição, exploração, análise, clusterização e classificação de dados de sensoriamento remoto. Por fim, em (iii), propusemos uma nova abordagem para classificar regiões em imagens de sensoriamento remoto baseada em representações de séries temporais através de recurrence plot em combinação com programação genética. A abordagem proposta levou a resultados mais precisos quando em comparação a diversos baselines, sugerindo que nossa metodologia é adequada para problemas de classificação que envolvem dados de sensoriamento remoto com perfis temporais bem definidos Abstract: It is of fundamental importance to precisely detect changes in the Earth's surface, which may lead to, for instance, better decision making. In order to detect those changes in the Earth's surface, remote sensing images have been broadly used recently. As for change detection, the vegetation characterization of ecossystems is a topic of great importance to understand how complex natural systems are structured. In a more specific context, natural and modified forest ecossystem, such as the Amazon, may have their characteristics changed significantly due to climate change impacts, such as floods and droughts. In order to investigate such changes, several tools have already been proposed. However, their current usage is still compromised by the necessity of alternating several times across them and by the incompatibility of systems to the variety of user profiles, data types, and formats. Given the research problems listed above, in this thesis we propose to advance on three different and linked research venues: (i) to conceive a novel methodology that uses a structural break detection algorithm in order to obtain direct vegetation recovery measures regarding extreme climatic events, (ii) to develop of a toolbox that integrates several modules and that permits an end-to-end data analysis and learning process of remote sensing data, and (iii) to elaborate a soft computing framework that combines a recurrence plot time series representation, dissimilarity measures, and genetic programming in order to improve classification results in problems involving remote sensing data. In (i), we present a framework based on the correlation of temporal changes detected in precipitation and vegetation time series which leads us to better understand the resilience of the Amazon basin's vegetation related to extreme climatic events. In (ii), we introduce the Tucumã toolbox, developed as a toolkit with several modules that support the acquisition, exploration, analysis, clustering, and classification of remote sensing data. Lastly, in (iii), we propose a novel approach to classify regions of remote sensing images based on their time series properties encoded with recurrence plot representations in combination with genetic programming. Our approach led to more accurate results than several baselines considered, suggesting that it is suitable for classification problems involving remote sensing data with well-defined temporal profiles Mestrado Ciência da Computação Mestra em Ciência da Computação FAPESP 2016/26170-8 CNPQ 131187/2017-1

A Bacia Amazônica apresenta uma grande diversidade de solos. Essa heterogeneidade se deve aos eventos geológicos ocorridos na região ao longo do tempo e as formações da rocha, podendo encontrar fragmentos de rochas antigas assim como exposição e emersão de rochas e material sedimentar recente. Com a exposição, lixiviação, altas temperaturas e atuação de organismos decompositores (fungos e bactérias), as estruturas das rochas são modificadas e reconfiguradas segundo as ligações de íons e cátions disponíveis nos solos. Esses elementos nos solos são importante para a vegetação e controlam a dinâmica florestal, sendo recurso precursor do desenvolvimento das plantas. Esforços para determinar as características dos solos Amazônicos tem sido feitos nos últimos 50 anos mas devido a metodologias e abordagens divergentes essas informações contribuem de forma limitada para pesquisas de dinâmicas florestais e investigações de mudanças globais. Com isso se fez necessária a compilação de informações e estudos de solos na Bacia Amazônica e harmonização dessas informações para padronizar, agrupar e definir uma base de dados ampla para a região Amazônica que seja metodologicamente consistente. Este foi o objetivo central desta dissertação. Para isso, foram compiladas as três bases de dados disponíveis: RADAMBRASIL, RAINFOR e WISE, somando-se assim mais de três mil amostras de solo coletadas no campo. Os nutrientes avaliados foram Carbono (C), Nitrogênio (N), Potássio (K), Alumínio (Al), Magnésio (Mg), Cálcio (Ca) e Sódio (Na). Os dados foram cuidadosamente pré-processados para selecionar somente amostras de solos em áreas de florestas pristinas. Em seguida, foi aplicada uma função Spline quadrática para a geração de informações comparáveis para as diferentes profundidades de solos amostradas nos três projetos mencionados acima. A partir das amostras homogeneizadas, foram realizadas análises sobre a variabilidade espacial e nas diferentes profundidades dos nutrientes. Esta espacialização dos dados permitiu a caracterização das variações de nutrientes nos diferentes solos Amazônicos e finalmente avaliou-se a distribuição segundo o material de origem e a idade geológica. A média dos valores entre as profundidades mostrou se potencialmente mais interessante para a exploração da variabilidade espacial dos elementos. Em relação ao material de origem e sua idade geológica, conclui-se que as variações na concentrações de elementos no solo ocorrem devido a interações dos efeitos da qualidade do material de origem com sua idade geológica, tendo os solos mais jovens e de melhor material de origem apresentado maiores concentrações de nutrientes dos solos. The Amazon Basin is very diverse in soils. Such heterogeneity is due to the geological events that have occurred through time as well as the diversity of parent material, in which reminiscent of old rock fragments occur along with recent exposed rocks. With the strong weathering conditions from high temperatures, intense rainfall and biological activity, the structure of rocks and sediments are modified and release nutrients in the soil. Such elements are very important to sustain vegetation and largely control the dynamics of the forest. Efforts to determine the characteristics of Amazonian soils have been made in the last 50 years, but because of often different methodologies used to survey the soils, the existing information is usually of limited used for ecological research and studies of climate change impacts. Thus there is a perceived need to compile the existing databases and harmonize it using methods to standardize data to create a large scale, and methodology consistent Amazonian soil database. This was the objective of this work. To carry this out, I have compiled the three biggest soil databases for Amazonia: RADAMBRASIL, RAINFOR and WISE, which altogether add up to more than three thousand samples collected and analyzed for the region. The elements studied were carbon (C), nitrogen (N), potassium (K), magnesium (Mg), calcium (Ca) and aluminium (Al). All data was carefully filtered to exclude any samples which were located outside of pristine vegetation areas. Following that, a quadratic spline function was applied to the soil profiles to generate comparable depth to all databases. Once all samples were homogenized, an analysis of spatial variation of soil properties was performed. Such spatial representation of the dataset allowed interpreting the soil nutrient distribution across the basin and its relationship with parent material and geological age. Conclusion is that soil elemental concentration is a function of interactions between quality of parent material and geological age, with the least pedogenetic developed soils on better parent material having the highest elemental concentrations.